Pandas: como usar apply e lambda juntos

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para aplicar uma função lambda a um DataFrame do pandas:

 df[' col '] = df[' col ']. apply ( lambda x: ' value1 ' if x < 20 else ' value2 ')

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Exemplo 1: use Apply e Lambda para criar uma nova coluna

O código a seguir mostra como usar apply e lambda para criar uma nova coluna cujos valores dependem dos valores de uma coluna existente:

 #create new column called 'status'
df[' status '] = df[' points ']. apply ( lambda x: ' Bad ' if x < 20 else ' Good ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists status
0 A 18 5 Bad
1 B 22 7 Good
2 C 19 7 Bad
3 D 14 9 Bad
4 E 14 12 Bad
5 F 11 9 Bad
6 G 20 9 Good
7:28 4 Good

Neste exemplo, criamos uma nova coluna chamada status que assumiu os seguintes valores:

• ‘ Ruim ‘ se o valor na coluna de pontos for menor que 20.
• ‘ Bom ‘ se o valor na coluna de pontos for maior ou igual a 20.

Exemplo 2: use Apply e Lambda para modificar uma coluna existente

O código a seguir mostra como usar apply e lambda para modificar uma coluna existente no DataFrame:

 #modify existing 'points' column
df[' points '] = df[' points ']. apply ( lambda x: x/2 if x < 20 else x*2)

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 9.0 5
1 B 44.0 7
2 C 9.5 7
3D 7.0 9
4 E 7.0 12
5 F 5.5 9
6 G 40.0 9
7 A.M. 56.0 4

Neste exemplo, modificamos os valores da coluna de pontos existente usando a seguinte regra na função lambda:

• Se o valor for menor que 20, divida o valor por 2.
• Se o valor for maior ou igual a 20, multiplique o valor por 2.

Usando esta função lambda, conseguimos modificar os valores da coluna de pontos existente.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como executar outras funções comuns em pandas:

Como aplicar uma função ao Pandas Groupby
Como preencher NaN com valores de outra coluna no Pandas